[发明专利]一种基于数据全链路监测的归因方法和装置在审

专利信息
申请号: 202111249451.5 申请日: 2021-10-26
公开(公告)号: CN114064335A 公开(公告)日: 2022-02-18
发明(设计)人: 王超 申请(专利权)人: 微梦创科网络科技(中国)有限公司
主分类号: G06F11/07 分类号: G06F11/07;G06F11/34
代理公司: 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 代理人: 郭智
地址: 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 全链路 监测 归因 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于数据全链路监测的归因方法,其特征在于,包括:

通过各监控模块监控相应的功能模块;

当特定功能模块相应的监控模块发生报警时,根据功能模块依赖拓扑关系遍历检查所述特定功能模块的各功能模块依赖分支中的各功能模块相应的监控模块的报警信息,并且分别针对每一个功能模块依赖分支判断如果在该功能模块依赖分支中发现报警,则将该功能模块依赖分支中的最后一个发生报警的监控模块对应的功能模块,作为引起所述特定功能模块的监控模块发生报警的故障功能模块;

其中,预先为各功能模块添加相应的监控模块。

2.如权利要求1所述的基于数据全链路监测的归因方法,其特征在于,还包括:

通过各监控模块监控相应的功能模块内的各服务模块,其中,功能模块由服务模块组成;

根据所述故障功能模块内的服务模块依赖拓扑关系遍历检查所述故障功能模块的各服务模块依赖分支中的各服务模块相应的监控模块的报警信息,并且分别针对每一个服务模块依赖分支判断如果该服务模块依赖分支中发现报警,则将该服务模块依赖分支中的最后一个发生报警的监控模块对应的服务模块作为故障服务模块;

预先为各功能模块内的各服务模块添加相应的监控模块。

3.如权利要求2所述的基于数据全链路监测的归因方法,其特征在于,还包括:

展示所述故障功能模块和/或所述故障服务模块对应的预置的故障原因;

其中,所述预置的故障原因预先与每个功能模块和/或服务模块绑定。

4.如权利要求2所述的基于数据全链路监测的归因方法,其特征在于,

所述根据功能模块依赖拓扑关系遍历检查所述特定功能模块的各功能模块依赖分支中的各功能模块相应的监控模块的报警信息,并且分别针对每一个功能模块依赖分支判断如果在该功能模块依赖分支中发现报警,则将该功能模块依赖分支中的最后一个发生报警的监控模块对应的功能模块,作为引起所述特定功能模块的监控模块发生报警的故障功能模块,具体为:

按预置的配置信息中定义的查找路径,检查各条查找路径上的各功能模块对应的监控模块的报警信息,分别针对每条查找路径判断如果在该查找路径中发现报警,则将该查找路径上的最后一个发生报警的监控模块对应的功能模块作为故障功能模块,并根据所述预置的配置信息给出该故障功能模块相应的故障原因;

所述根据所述故障功能模块内的服务模块依赖拓扑关系遍历检查所述故障功能模块的各服务模块依赖分支中的各服务模块相应的监控模块的报警信息,并且分别针对每一个服务模块依赖分支判断如果该服务模块依赖分支中发现报警,则将该服务模块依赖分支中的最后一个发生报警的监控模块对应的服务模块作为故障服务模块,具体为:

按所述预置的配置信息中定义的查找路径,检查各条查找路径上的各服务模块对应的监控模块的报警信息,分别针对每条查找路径判断如果在该查找路径中发现报警,则将该查找路径上的最后一个发生报警的监控模块对应的服务模块作为故障服务模块,并根据所述预置的配置信息给出该故障服务模块相应的故障原因;

其中,所述配置信息根据所述功能模块依赖拓扑关系和/或所述服务模块依赖拓扑关系建立,并记录所述查找路径上的各功能模块和/或各服务模块各自对应的故障原因。

5.如权利要求1或2所述的基于数据全链路监测的归因方法,其特征在于,所述监控模块为kafka模块;

所述通过各监控模块监控相应的功能模块,包括:

通过kafka模块监控相应功能模块的曝光日志的曝光量,当曝光量大于或等于指定曝光阈值时针对相应功能模块报警;

其中,预先在各功能模块之间通过kafka模块连接,各功能模块中的前置功能模块生成的曝光日志经kafka模块输入给后置功能模块。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于微梦创科网络科技(中国)有限公司,未经微梦创科网络科技(中国)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111249451.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top